Integer-forcing source coding has been proposed as a low-complexity method for compression of distributed correlated Gaussian sources. In this scheme, each encoder quantizes its observation using the same fine lattice and reduces the result modulo a coarse lattice. Rather than directly recovering the individual quantized signals, the decoder first recovers a full-rank set of judiciously chosen integer linear combinations of the quantized signals, and then inverts it. It has been observed that the method works very well for “most” but not all source covariance matrices. The present work quantifies the measure of bad covariance matrices by studying the probability that integer-forcing source coding fails as a function of the allocated rate, where the probability is with respect to a random orthonormal transformation that is applied to the sources prior to quantization. For the important case where the signals to be compressed correspond to the antenna inputs of relays in an i.i.d. Rayleigh fading environment, this orthonormal transformation can be viewed as being performed by nature. The scheme is also studied in the context of a non-distributed system. Here, the goal is to arrive at a universal, yet practical, compression method using equal-rate quantizers with provable performance guarantees. The scheme is universal in the sense that the covariance matrix need only be learned at the decoder but not at the encoder. The goal is accomplished by replacing the random orthonormal transformation by transformations corresponding to number-theoretic space-time codes.

中文翻译：

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整数强制源编码的可实现性性能界限

整数强制源编码已被提议作为一种用于压缩分布式相关高斯源的低复杂度方法。在这个方案中，每个编码器使用相同的精细格子量化它的观察，并以粗格格为模减少结果。解码器不是直接恢复单个量化信号，而是首先恢复量化信号的明智选择的整数线性组合的满秩集合，然后将其反转。已经观察到该方法对于“大多数”但不是所有源协方差矩阵非常有效。目前的工作通过研究整数强制源编码失败的概率作为分配速率的函数来量化坏协方差矩阵的度量，其中概率是关于在量化之前应用于源的随机正交变换。对于要压缩的信号对应于 iid Rayleigh 衰落环境中的继电器天线输入的重要情况，可以将这种正交变换看作是自然执行的。该方案也在非分布式系统的背景下进行了研究。在这里，我们的目标是使用具有可证明性能保证的等速率量化器，获得一种通用但实用的压缩方法。该方案是通用的，因为协方差矩阵只需要在解码器上学习，而不需要在编码器上学习。该目标是通过用对应于数论时空代码的变换替换随机正交变换来实现的。对于要压缩的信号对应于 iid Rayleigh 衰落环境中的继电器天线输入的重要情况，可以将这种正交变换看作是自然执行的。该方案也在非分布式系统的背景下进行了研究。在这里，我们的目标是使用具有可证明性能保证的等速率量化器，获得一种通用但实用的压缩方法。该方案是通用的，因为协方差矩阵只需要在解码器上学习，而不需要在编码器上学习。该目标是通过用对应于数论时空代码的变换替换随机正交变换来实现的。对于要压缩的信号对应于 iid Rayleigh 衰落环境中的继电器天线输入的重要情况，可以将这种正交变换看作是自然执行的。该方案也在非分布式系统的背景下进行了研究。在这里，我们的目标是使用具有可证明性能保证的等速率量化器，获得一种通用但实用的压缩方法。该方案是通用的，因为协方差矩阵只需要在解码器上学习，而不需要在编码器上学习。该目标是通过用对应于数论时空代码的变换替换随机正交变换来实现的。这种正交变换可以看作是自然执行的。该方案也在非分布式系统的背景下进行了研究。在这里，我们的目标是使用具有可证明性能保证的等速率量化器，获得一种通用但实用的压缩方法。该方案是通用的，因为协方差矩阵只需要在解码器上学习，而不需要在编码器上学习。该目标是通过用对应于数论时空代码的变换替换随机正交变换来实现的。这种正交变换可以看作是自然执行的。该方案也在非分布式系统的背景下进行了研究。在这里，我们的目标是使用具有可证明性能保证的等速率量化器，获得一种通用但实用的压缩方法。该方案是通用的，因为协方差矩阵只需要在解码器上学习，而不需要在编码器上学习。该目标是通过用对应于数论时空代码的变换替换随机正交变换来实现的。该方案是通用的，因为协方差矩阵只需要在解码器上学习，而不需要在编码器上学习。该目标是通过用对应于数论时空代码的变换替换随机正交变换来实现的。该方案是通用的，因为协方差矩阵只需要在解码器上学习，而不需要在编码器上学习。该目标是通过用对应于数论时空代码的变换替换随机正交变换来实现的。